|
|
Multikriteriální kartézské genetické programování
Petrlík, Jiří ; Schwarz, Josef (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je shrnout problematiku multikriteriálních genetických algoritmů a kartézského genetického programování. Podrobně je popsán algoritmus NSGAII a začlenění multikriteriální optimalizace do kartézského genetického programování (CGP). Navržená metoda multikriteriálního CGP byla ověřena na zvolených problémech z oblasti návrhu číslicových obvodů.
|
|
|
Realizace spamového filtru na bázi umělého imunitního systému
Neuwirth, David ; Schwarz, Josef (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
V dnešní době se v prostředí e-mailové komunikace setkáváme s velkým problémem s nevyžádanou poštou. Existuje několik metod, jak nevyžádanou poštu detekovat a jak ji rozlišit od pošty vyžádané. Tato diplomová práce popisuje, jakým způsobem lze využít umělé imunitní systémy k detekci nevyžádané pošty. Analyzuje a popisuje metody umělých imunitních systémů, které se dají využít k boji proti spamu. Druhá část této diplomové práce pojednává již o konkrétní realizaci spamového filtru na bázi umělých imunitních systémů a v závěru zhodnotí, zda je takto navržený spamový filtr úspěšnější nebo méně úspěšný než filtr využívající běžné metody detekce spamu.
|
|
|
Evoluční resyntéza kombinačních obvodů
Pták, Ondřej ; Schwarz, Josef (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá kombinačními číslicovými obvody a jejich optimalizací. Nejprve jsou představeny hlavní úrovně abstrakce používané při návrhu kombinačních číslicových obvodů. Následně jsou prozkoumány různé metody pro optimalizaci kombinačních číslicových obvodů. Další část této práce je věnována především evolučním algoritmům, jejich společným rysům a variantám: genetickým algoritmům, evolučním strategiím, evolučnímu programování a genetickému programování. Podrobně je popsána varianta genetického programování nazývaná kartézské genetické programování (CGP) a využití CGP v různých oblastech, zejména při syntéze či optimalizaci kombinačních číslicových obvodů. Také jsou představeny některé modifikace CGP a problém škálovatelnosti evolučního návrhu obvodů. V navazující části je popsána metoda pro evoluční resyntézu kombinačních číslicových obvodů. Nejprve je popsán návrh, zejména způsob dělení obvodu na podobvody, poté implementační detaily a nakonec experimenty s touto metodou a jejich výsledky.
|
|
|
Techniky umělé inteligence pro detekci spamů
Vránsky, Radovan ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá různými metodami detekce a rozpoznávání nevyžádaných e-mailových zpráv. V úvodu jsou tyto metody popsány. V další části je podrobně popsána Bayesova věta a metody detekce nevyžádané pošty s ní pracující. V této části je také popsán biologický a umělý imunitní systém a metody využívající umělý imunitní systém v rámci odhalování nevyžádané pošty. Práce se pak zabývá podrobným popisem návrhu a implementace vlastního systému na odhalování nevyžádané pošty. Tento systém je následně testován a v závěru práce jsou tyto testy zhodnoceny.
|
|
|
Evoluční model s učením (LEM) pro optimalizační úlohy
Grunt, Pavel ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá evolučním modelem s učením, relativně novou evoluční optimalizační metodou používající klasifikační algoritmy. Její optimalizační průběh je řízen dle charakteristiky rozdílu skupiny nejlepších od skupiny nejhorších řešení v populaci. Práce blíže představuje nové verze metody s klasifikačními algoritmy AdaBoost, SVM a také způsob využívání většího počtu skupin řešení. Kvality metod byly ověřovány na řadě experimentů ve statickém i dynamickém prostředí. Výsledky experimentů ukázaly, že metoda dosahuje nejlepších hodnot při menších velikostech skupin. Při srovnání s EDA (Estimation of Distribution Algorithm) optimalizačním algoritmem varianty evolučního modelu s učením dosahovaly srovnatelných a lepších výsledků rychleji. Celkově nejlépe si vedla varianta kombinující klasifikátory AdaBoost a SVM.
|
|
|
Techniky umělé inteligence pro filtraci nevyžádané pošty
Matula, Tomáš ; Žádník, Martin (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na klasifikaci elektronické pošty. Popisuje základní způsoby filtrování nevyžádané pošty. Následně se zabývá bayesovskými klasifikátory spamu a umělými imunitními systémy. Popisuje existující aplikace a metriky vyhodnocování výsledků. Cílem práce je navrhnout a implementovat algoritmus na filtrování spamu. Nakonec porovnává získané výsledky s vybranými známými metodami.
|
|
|
Optimalizační úlohy na bázi částicových hejn (PSO)
Němeček, Patrik ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Práce se zabývá optimalizací na bázi částicových hejn. V teoretické části je nejprve stručně popsána problematika optimalizace. Poté se značná část věnuje celkovému popisu optimalizačního algoritmu na bázi částicových hejn (PSO). Jsou popsány jeho princip, chování, parametry, struktura a modifikace. Následuje rešerše variant PSO, včetně hybridizací PSO. V praktické části práce jsou nejprve blíže rozebrány dynamické problémy. Poté je popsán nově navržený algoritmus pro dynamické problémy AHPSO (z čeho vychází, čím byl inspirován a jaké prvky používá a proč). Algoritmus je spuštěn na sadě úloh (Moving peaks benchmark) a porovnán s dosud nejlepšími veřejně dostupnými algoritmy variant PSO na dynamické problémy.
|
|
|
Optimalizační úlohy na bázi částicových hejn (PSO)
Veselý, Filip ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Práce se zabývá inteligencí roje, přesněji inteligencí částicových hejn. Stručně popisuje problematiku optimalizace a některé optimalizační techniky. Částí práce je rešerše variant optimalizačních algoritmů na bázi částicových hejn. Jednotlivé algoritmy jsou matematicky popsány, také jsou uvedeny jejich výhody popřípadě nevýhody oproti klasickému algoritmu PSO. Druhá polovina práce popisuje algoritmus mQPSO a vytvořenou modifikaci mQPSOPC. V rámci práce jsou na několika testech porovnány výsledky obou algoritmů s výsledky dosaženými jiným evolučním algoritmem.
|
|
|
Aplikace umělých imunitních systémů
Dolejší, Petr ; Bidlo, Michal (oponent) ; Schwarz, Josef (vedoucí práce)
Tato diplomová práce, se snaží přiblížit čtenáři principy a vlastnosti biologického imunitního systému, následně abstrahovat z těchto znalostí principy, jež je možné využívat při aplikaci na umělé imunitní systémy. Poskytnout náhled na praktické aplikace, které již tyto myšlenky využívají a rozšiřují a předvést skutečnou implementaci aplikace, která je postavena na těchto principech.
|
|
|
Akcelerace částicových rojů PSO pomocí GPU
Krézek, Vladimír ; Schwarz, Josef (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá technikou PSO (Particle Swarm Optimization neboli Optimalizace pomocí částicových rojů), s jejíž pomocí je možné řešit komplexní problémy. Tuto techniku lze využít při řešení složitých kombinatorických problémů (obchodní cestující, úloha o batohu), návrh integrovaných obvodů a antén, v oborech jako je biomedicína, robotika, umělá inteligence nebo i finančnictví. Přestože je algoritmus PSO velice efektivní, čas nezbytný pro nalezení vhodného řešení reálných problémů často přesahuje hranice únosnosti. Cílem této práce je tedy urychlit běh tohoto algoritmu pomocí grafického adaptéru, který nabízí velmi vysoký výpočetní potenciál při zachování příznivé ceny a rozměru. Pro demonstrační účely a ověření kvality implementace byl zvolen problém rozhodnutelnosti systému logických formulí (SAT), jenž patří do třídy NP-úplných problémů. Redukcí časové náročnosti algoritmu PSO při řešení SAT problému jsme tedy schopni akcelerovat celou třídu úloh a řešit problémy, které byly dosud prakticky neřešitelné.
|
host ::
RSS.